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公开(公告)号：CN115096206A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210544236.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的零件尺寸高精度测量方法，通过改进Canny像素级算法提取零件的几何要素特征来满足亚像素级别的高精度边缘检测的需求，经过数字图像处理、轮廓特征提取和区域特征提取后，通过编写的边缘链接算法对边缘进行处理，再对轮廓进行准确拟合。随后，通过绘制最小外接矩形对零件的整体尺寸进行测量，基于Harris角点检测算法找到特征点位置并获得坐标，可以实现零件指定位置的测量。最终根据模型库里已经标定的标准将零件的像素尺寸转换为实际尺寸，从而实现对零件尺寸的高精度测量任务。本发明可以有效提高后期测量精度，可以实现自由度较高的测量任务。
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公开(公告)号：CN109724592B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910158057.7
申请日：2019-03-03
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于进化梯度搜索的AUV地磁仿生导航方法，将基于进化策略的地磁仿生导航和经典的梯度下降法结合起来搜索函数极值，利用地磁趋势性实现导航任务，不仅解决了基于梯度信息的线性搜索方法易陷入局部最优的不足，可以保证搜索具有全局最优性，而且具有快速的收敛性，弥补了进化搜索中的耗时长的缺点，可以提高地磁仿生导航的效率。
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公开(公告)号：CN111637882A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010445192.2
申请日：2020-05-23
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于栅格特征的差分进化地磁导航方法，首先将导航区域栅格化并建立导航区域的栅格地磁数据库，之后基于栅格地磁参量进行差分进化地磁导航，利用移动载体中均布在载体质心周围的8个方向上的地磁传感器采集的不同方向上的地磁参量进行差分进化。试验结果表明，本发明能够有效的利用地磁场趋势，快速完成导航任务。
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公开(公告)号：CN111310622A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010080320.8
申请日：2020-02-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种面向水下机器人智能作业的鱼群目标识别方法，通过采集水下图像，并对图像中的水下目标逐个标记，形成属性文件，图像与属性文件共同组成数据集；建立鱼群目标检测和识别深度卷积神经网络，将网络输出的三个预测尺度增加为四个；利用数据集对构建的深度卷积神经网络进行训练，并采用K-medians算法进行聚类得到Anchor Box的宽高尺寸作为训练参数，输入搭建的深度卷积神经网络；最后利用训练好的深度卷积神经网络对水下目标进行识别和分类，并采用改进的非极大值抑制算法模型识别和分类结果进行处理。本发明可以在浑浊度高，光线暗的复杂水下环境中提高对于密集分布且存在大量遮挡情况下的水下目标的识别精度，同时该方法具有较强的鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN109813304A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910229284.4
申请日：2019-03-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于进化策略的分段搜索地磁仿生导航方法，以多目标进化算法为理论依据，在借鉴大自然中的生物利用地磁场完成归巢、迁徙等活动的基础上，从生物磁趋势性敏感角度出发，提出一种不依赖先验数据库的基于进化策略的分段搜索的地磁仿生导航方法。有着全天候、完全自主、隐蔽性强、无累计误差、适用于未知环境等优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102736552A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210222777.3
申请日：2012-07-01
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 本发明提出了一种应用于PLC开发的梯形图转换为语句表的方法，以一种基于“节点势能”的图元数据集合描述梯形图，进而基于“节点势能”关系按特定的步骤将梯形图转化为最终二叉树数据结构，最后通过遍历最终二叉树得到语句表。本发明通过对梯形图“节点势能”的确定，将梯形图图元间的连接关系抽象为数值关系，从而以一种复杂度较低的数据结构将梯形图完整地描述出来。该数据结构与现有方法相比更加简单清晰，并且降低了转换的复杂度，能够转换含多输出的梯形图程序及复杂的梯形图程序。该转换方法还能够为其他类似图形关系的解算提供参考，具有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN114237226B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111384047.9
申请日：2021-11-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种群机器人复杂环境区域覆盖下的导航脱困方法，为了解决通信受限下群机器人在未知复杂环境中执行区域覆盖时陷入死锁导致覆盖效率低下的问题，本发明提出了一种适用于未知环境且计算量更小的导航脱困机制使机器人逃离死锁。当机器人在区域覆盖过程中陷入死锁时，通过引入元胞自动机机制找到机器人的最佳导航脱困点，通过改进BRRT*(双向快速扩展星)导航算法进行路径规划使机器人逃离死区，从而实现群机器人对复杂环境的高效覆盖。
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公开(公告)号：CN114088096B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111336719.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于邻域选择性交互的群机器人协同导航方法，是针对传统分布式协同导航算法中的机器人交互队友数过多，导致机器人计算负荷过重的问题。受生物交互行为启发，提出一种基于邻域选择性交互的群机器人协同导航算法，通过设定四种简单的交互行为规则，并规定机器人只与位于其感知区域内特定数量的机器人进行交互，使群机器人系统能够以更少的邻域队友数据信息做出运动决策，实现群机器人系统稳定有序的完成协同导航任务。本发明相较传统分布式群机器人协同导航算法而言，机器人计算能力要求更低。
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公开(公告)号：CN113313694A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110627893.2
申请日：2021-06-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于轻量型卷积神经网络的表面缺陷快速检测方法YOLOv4‑Defect，用于快速精准的识别出缺陷的类型并检测出缺陷的位置。该方法基于YOLOv4目标检测算法，一方面，对YOLOv4的特征提取网络进行卷积结构优化、参数修剪以及参数量化等多维度的压缩处理，以简化模型，提升检测效率，并通过知识蒸馏对模型进行预训练以提高模型的特征提取能力，从而提高检测精度；另一方面，添加了具有更加细致感受野的预测尺度来优化模型结构，提高了模型对于微小缺陷的检测性能。
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